企业视频展播，请点击播放视频作者：武汉大势智慧科技有限公司在计算机视觉中，三维重建是指根据单视图或者多视图的图像重建三维信息的过程.由于单视频的信息不完全，因此三维重建需要利用经验知识.而多视图的三维重建(类似人的双目***)相对比较容易，其方法是先对摄像机进行标定，即计算出摄像机的图象坐标系与世界坐标系的关系.然后利用多个二维图象中的信息重建出三维信息。ToF相机容易受到环境因素的影响，如混合像素、外界光源等，导致景物深度不准确；系统误差与随机误差对测量结果的影响很大，需要进行后期数据处理，主要体现在场景像素点的位置重合上。利用相机进行三维重建已经不是一个新鲜的话题，重建的三维环境用途很广泛，比如检测识别目标，作为深度学习的输入，实景三维，视觉SLAM。目前，比较流行的是单、双目的重建。稀疏重建：通常是重建一些图像特征点的深度，这个在基于特征的视觉SLAM里比较常见，得到的特征点的深度可以用来计算相机位姿。稀疏重建在实际应用，比如检测，避障，不能满足需求。SDF值等于此体素到重建表面的***小距离值。当SDF值大于零，表示该体素在表面前；当SDF小于零时，表示该体素在表面后；当SDF值越接近于零，表示该体素越贴近于场景的真实表面。KinectFusion技术虽然对场景的重建具有gao效实时的性能，但是其可重建的空间范围却较小，主要体现在消耗了极大的空间用来存取数目繁多的体素。为了解决体素占用大量空间的问题，Curless等人提出了TSDF(TruncatedSignedDistanceField，截断符号距离场)算法，该方法只存储距真实表面较近的数层体素，而非所有体素。因此能够大幅降低KinectFusion的内存消耗，减少模型冗余点。实景三维-大势智慧欢迎咨询(图)由武汉大势智慧科技有限公司提供。武汉大势智慧科技有限公司实力不俗，信誉可靠，在湖北武汉的信息技术项目合作等行业积累了大批忠诚的客户。大势智慧带着精益求精的工作态度和不断的完善创新理念和您携手步入辉煌，共创美好未来！)